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Las tareas que nunca podrá hacer la inteligencia artificial

La automatización de procesos mediante algoritmos ha dado lugar a tres categorías de trabajos que solo pueden desempeñar personas: ‘trainers’, ‘explainers’ y ‘sustainers’, según un informe de Accenture.

Aunque muchos titulares recalcan que la inteligencia artificial (IA) eliminará millones de empleos, lo cierto es que esta tecnología conlleva la creación de numerosos puestos de trabajo e incluso dará lugar a profesiones que aún no existen. De hecho, Gartner pronostica que en 2020 los empleos creados por la IA superarán en número a los destruidos por esa misma disrupción: 2,3 millones frente a 1,8 millones, lo que ayudará a que ese año el negocio global derivado de la IA genere 2,6 billones de dólares.

“El desarrollo tecnológico afecta a todas las industrias, y lo hace con una penetración y una intensidad que está remodelando la economía y la sociedad”, ha afirmado María Abascal, directora de Relaciones Institucionales BBVA, en una reciente jornada de conferencias en la Universidad de Navarra. La especialista ha indicado que algunos de los mayores desafíos de nuestra época se resumen en gestionar correctamente el impacto de la tecnología sobre el trabajo y en evitar que esta transformación aumente la desigualdad económica.

A su juicio, las innovaciones tecnológicas, la progresiva mecanización y la híper-especialización laboral de los últimos años están provocando una transformación del trabajo.

En este contexto, según investigaciones de la consultora Accenture, la automatización de tareas mediante la IA lleva aparejada la creación de tres nuevas categorías de trabajos que solo pueden ser desempeñados por mano de obra humana: ‘trainers’ (entrenadores), ‘explainers’ (explicadores) y ‘sustainers’ (sustentadores). Estas son las claves de cada una de esas categorías.

“Los entrenadores enseñarán a los algoritmos a simular comportamientos humanos para mejorar la inteligencia social”

‘Trainers’ (entrenadores)

Solo las personas pueden conseguir que la inteligencia artificial rinda cada vez más. Para ello, de entrada es preciso contar con profesionales que entrenen a los algoritmos mediante actividades como la limpieza de datos o el etiquetado de la información en distintos formatos (fotografías, infografías, gráficos, vídeos…). Pero a un nivel más sofisticado, también se requiere que estos entrenadores enseñen a los algoritmos a simular comportamientos humanos para mejorar la inteligencia social y emocional de la IA, incluso con lenguaje natural. Por ejemplo, los ‘chatbots’ de atención al cliente capaces de detectar aspectos complejos y sutiles de la comunicación solo han podido llegar a ese punto a través de una formación previa realizada por una persona.

‘Explainers’ (explicadores)

Los algoritmos de aprendizaje automático son una especie de caja negra, lo cual puede sembrar dudas sobre su funcionamiento, sobre todo si un sistema recomienda o emprende una acción que parece ir contra el sentido común. A medida que aumente la complejidad de los sistemas de IA, el papel de los explicadores será cada vez más importante. Según Accenture, aplicando técnicas analíticas experimentales a modelos de datos para IA, las personas pueden explicar por qué un algoritmo toma decisiones como detener un proceso de producción o enviar publicidad ‘online’ a un cierto grupo de clientes. Para la consultora, las grandes empresas que utilizan avanzados sistemas de IA deberían plantearse contratar a empleados que puedan explicar el funcionamiento interno de algoritmos complejos a profesionales sin conocimientos técnicos.

‘Sustainers’ (sustentadores)

La misión de las personas que hacen sostenible la inteligencia artificial no solo es lograr que estos sistemas funcionen como deben hacerlo, sino también encargarse de que las empresas respondan de manera adecuada ante cualquier consecuencia imprevista. Accenture pone como ejemplo un ‘resort’ de Las Vegas que utiliza IA para cambiar y optimizar constantemente sus procesos de inventario y precios en tiendas, casinos y hoteles. En este caso, los ‘sustainers’ colaboran con los sistemas de IA para fijar límites a los cambios de precio y evitar la especulación. De este modo, las personas actúan como supervisores para hacer respetar valores sociales y organizativos, interviniendo si los sistemas de IA no se comportan de manera adecuada.

En definitiva, las máquinas inteligentes están transformando el entorno laboral, pero para automatizar los distintos procesos de cualquier negocio siempre será necesario contar con personas dedicadas a lograr una inteligencia artificial cada vez más eficiente.

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